《算法面经》专题

1. pytorch2onnx具体做了什么 2. 项目模型结构是什么样的 3. 为什么模型需要量化 4. 量化的过程做了什么，有什么样的效果 5. 量化的过程中为什么会有精度损失，损失是怎么调优的 6. LSTM怎么解决梯度爆炸和梯度消失的问题 7. 给101个硬币，其中一个是假币，称重两次判断假币比真币重还是轻 手撕（web IDE） 旋转矩阵 lc原题 方向不太match，面后秒挂 #字节##

一面 60min： 问项目、问了一个我研究方向的八股、问了损失函数等DL基础知识 手撕了一道题：根据IOU划分簇，没考虑到连通簇的情况，面试官提醒了一下，写出来了 一面面试官应该是视觉算法工程师，一线程序员，没什么架子，并且了解的面很广 二面 50min： 问项目，问了许多项目，很细节，问多久可到岗，实习到多久 二面第二天问了HR，反馈是通过了，并约了下周HR面 期待第二个Offer

背景：211本硕，一作SCI一区论文两篇，无实习。 一面（9.21） 1. 自我介绍； 2. 让我挑一篇论文说一下，在我5分钟简要介绍完后，开始深挖细节，基本把这篇论文挖了个底朝天，整个过程持续了40分钟左右； 3. 特征选择的常用方法； 4. 过拟合的解决办法； 5. 闲聊时间，问我为啥不读博； 6. 反问。 总结：面试官人挺温柔的，问题都集中在我熟知的领域，面试体验极佳。 二面（9.29） 1

在秋招过程中，我其实就像一个POMDP环境中的agent，根据已有的observation，维护自己的一个belief，做出action，发现环境中state变成了新的state，又得到了下一个observation和一个reward。秋招结束时，这些observation、action和reward组成了独特的trajectory，在这里，我把我的trajectory分享给大家，但是总归是POM

楼主二本，硕士211双控，个人整体水平比较一般，有一篇控制水文 Q：自我介绍 Q：问了PID的参数，状态空间等 Q：LQR的相关问题，系统出现超调，LQR控制怎么调节 Q：其他控制方法 A : 模糊、bp神经等，问了bp常用的激活函数 Q：c++部分问了一些八股文 感受总结：控制方面的东西要扎实一下，cpp相关面试之前一定要看八股文，楼主面试以为会手撸代码+控制相关的提问，八股文就给忽略了，看了不

背景：楼主主要做多模态分类任务方面的研究，秋招主要投NLP和多模态岗位，如果机器学习岗位描述和我相符我也会投 我建议每一个秋招人都投投超参数科技磨练磨练，面试官人都很有耐心，问的也很细，答不上来还会提醒你，会让你对自己的项目细节有一些新的思考，听了宣讲觉得他们公司氛围也很好很年轻，奈何人家不要我 流程：投递岗位为自然语言处理研究员，投递时间n，一面时间m=n+16天，二面时间k=n+23天=m+7

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 我建议每一个秋招人都投投超参数科技磨练磨练，面试官人都很有耐心，问的也很细，答不上来还会提醒你，会让你对自己的项目细节有一些新的思考，听了宣讲觉得他们公司氛围也很好很年轻，奈何人家不要我 流程：投递岗位为自然语言处理研究员，投递时间n，一面时间m=n+16天，二面时间k=n+23天=m+7天，二面

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投的AI算法工程师，base广州，51job上投递的，投递时间n，笔试时间m=n+15，一面时间k=m+6，二面时间p=k+12，后来收到复试通过的邮件，并说会在11月下旬按照排名顺序OC，但是可能我的排名比较靠后，以及算法岗的竞争比较激烈，最终并非有等到OC。。。 加了中邮消费的群，感觉是

从实习简历里被捞出来直接参加秋招面试的，流程开始的时候官网还没有放出来2025秋招岗位 7.16 一面 简单的根据简历聊项目经历，说我项目中做的内容和他们的工作比较匹配，一面时间比较短也比较简单。 一面结束后当晚通知通过，同时告知二面需要准备PPT介绍自己的项目，并约二面时间。 7.19 二面 项目介绍：采用腾讯会议共享屏幕的形式，介绍自己的一个项目（10-15分钟）。 提问环节：主要针对项目PP

牛客上的好哥哥帮我内推的岗位，主要是做tiktok首页推荐的。 1.上来先简单聊了一下项目，（顺便问了我非科班出身在哪学的深度学习，我说自己看网课学的哈哈）主要是关于项目的整体实现流程，拢共半小时不到。 2.因为中间提到了bert，就让我开始讲bert和transformer，然后手撕单头注意力 3.代码题是分割树的一条边。求分割完两部分乘积的最大值，思路有了代码没写出来，后来在面试官很耐心的提示

去年12月初还是11月底被捞起来面的 只有一面技术面 但是面了一个多小时 虽然笛子reputation不咋地 但我感觉这个面试官还是有点东西 首先让我介绍一个熟悉的模型 我想他是做自动驾驶的就说了GAN 然后面试官就开始拷打我GAN的模型结构（我说了是有一个对抗器和生成器）但面试官问得很细 也让我把损失函数什么都讲了一遍 然后开始让我共享屏幕展示我做过的项目的源码 拷打我这写代码为什么要这么写 用

#我的实习求职记录# 渠道：boss 轮次：4轮面试 原因：毁约极氪后不让实习了，又想学点新东西，所以秋招结束后找个实习。 ①面试第一轮（1h） 自我介绍 过往实习项目介绍 介绍CUDA编程，CUDA内存模型 智能指针介绍、shared_ptr的优缺点（性能劣势） static_cast dynamic_cast区别 常用Linux命令（grep） git rebase和git merge 代码题

一面电话面 自我介绍 口述项目 部门业务介绍 offer情况 八股:记得问到了一个双塔模型 反问 二面笔试面补笔试 机器学习部分涉及svm，决策树 深度学习部分涉及多头注意力，位置编码，卷积尺寸 coding:力扣，最短无序序列 三面主管面 自我介绍 口述项目 offer情况 实习经历介绍 反问: 部门业务 hr面 自我介绍 择业因素 意向地点 期望薪资 offer情况 今日收到意向 也算集齐ba

本文向大家介绍php经典算法集锦，包括了php经典算法集锦的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了php几个经典算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 有5个人偷了一堆苹果，准备在第二天分赃。晚上，有一人遛出来，把所有菜果分成5份，但是多了一个，顺手把这个扔给树上的猴了，自己先拿1/5藏了。没想到其他四人也都是这么想的，都如第一个人一样分成5份把多的那一个扔给了猴，偷走了1/5。第

二面，上来直接做题 1. 一家人生有两个孩子，生男生女概率相等，现在他们其中一个生了女孩，另一个是男孩的概率是多少？磕磕碰碰算对了 2. P0是点击到付费的概率，P1是重复付费的概率，现在让你建模付费次数的期望，给出Loss形式？提示了BCE Loss相关，也没写出来。 3. 实习公司是如何解决样本label回流的问题？不了解，寄了。 4. 介绍项目比赛，然后一点都不问，问实习的公司有没有给转正。